Определение атрибутов и визуальный поиск в UGC-фотографиях одежды / Дмитрий Соловьев (Mail.Ru Group)
МЕНЮ
Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
ТЕМЫ
Новости ИИ
Голосовой помощник
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2018-08-17 18:32
Конкуренция в e-commerce — один из главных двигателей в развитии технологий, позволяющих потребителю эффективнее распоряжаться важным ресурсом, как время.
Пожалуй, одним из самых высокотехнологичных областей в e-commerce являются рекомендации. В докладе Дмитрий Соловьев (Mail.Ru Group) рассказал, какие задачи пришлось решать в процессе создания рекомендательной системы одежды по фотографиям пользователей (UGC - user-generated content). Также показал, как использовать сверточные нейронные сети в решении задачи поиска по изображениям.
Лекция рассматривает следующие вопросы практического применения нейросетей:
— Классификации атрибутов одежды.
— Object detection.
— Поиск похожей одежды.
— Рекомендации одежды по фотографиям.